雷达技术在山地风电场资源评估中的应用

张洪亮，陆义海，王艳阳

(新天绿色能源股份有限公司，石家庄 050001)

0 前 言

风能资源测量是风电场前期建设中必不可少的环节，需要对拟开发区域内风的自然属性与流动特征进行科学地测量与评估，其评估结果直接影响着整个风电场发电量的评测精准度，对论证项目的经济性具有重要意义[1-4]。中国南方山区，地形起伏不规则、地面粗糙度差异大，复杂的地形极易产生气流畸变现象，形成阻塞区、背风区、峡口加速区等风险区域，风资源测量往往由于测风塔数量不够或代表性不足而无法真实反映风资源情况，造成评估偏差[5]。目前，国内风能资源测量普遍采用性价比较高的传统桁架式测风塔进行测风，但其在应用过程中也暴露出一些问题，如冻雨倒塔、高空安全隐患、山顶面积狭小无法拉线固定等因素。因此，雷达测风设备因具有灵活便捷、大量程、高精度、免基建等优点,逐渐被风电行业广泛应用[6-8]。国内外对激光雷达、声雷达测风能力、测风效果研究较多，但对于不同型式雷达之间测风能力、测风效果的对比研究相对较少。本文选取重庆市某典型低风速复杂山地风电场，采用多种不同类型测风雷达设备与参考测风塔在同一地点同期观测的方法，对测风数据进行对比，研究不同类型雷达对风电场风能资源测量的适应性和准确性，为复杂山地项目风能资源评估提供借鉴[9-11]。

1 研究方法

试验地点选择在重庆市万州区某一山地，各雷达设备装置见图1，各设备安装位置见图2。地点选择主要考虑两方面因素，一是复杂地形地貌的山地特点，二是具有南方典型阴雨、云雾、有冰冻现象的气候特点。本次试验共采用4款雷达测风设备：① 雷达-1为瑞典AQ510声雷达；② 雷达-2为澳大利亚Fulcrum3D声雷达；③ 雷达-3为国产西物激光雷达；④ 雷达-4为国产Molas B300激光雷达。雷达设备与参考测风塔同期观测时间段为2018年2月7日至3月15日。

表1 各设备测风信息统计

参考测风塔所在位置树木覆盖率高，为避免高大树木对雷达观测设备的影响，雷达观测区选择位于测风塔接近正北方向水平距离约510 m处，海拔高程比测风塔低约40 m。整个雷达观测区为山坡上的一个平坦地面，4座测风雷达安装处于同一海拔高度。试验主要统计了测风塔100、70、50 m高度数据，同时考虑了海拔修正，收集雷达对应140(130)、110、90 m高度数据进行对比分析。

2 测风数据有效完整率

经统计，在进行有效数据筛选后，各测风设备同期时段数据完整率如图3所示，图中横坐标为不同测风设备型式，纵坐标为设备测风有效数据完整率。

测风塔在试验所处的冬末初春季节，相较于雷达测风塔受外界因素影响较小，各高度层有效数据完整率接近100%。试验期间，由于现场出现多日阴雨、多雾天气，激光雷达受此因素影响较为严重，导致出现了部分缺测和不合理数据；声雷达对噪音较为敏感，试验期间现场存在声雷达相互干扰的情况，也造成一定数量的数据缺测。由图3可见，测风时段内声雷达的数据完整率较于激光雷达要高，分析主要原因为多日阴雨、多雾天气对激光雷达的影响程度要比噪声对声雷达影响程度更重。同时，各雷达设备有效数据完整率均随着高度的增加，呈逐渐降低的变化趋势。主要原因是由于电磁波或声波在传输过程中存在能量耗散效应，随着观测高度的升高，导致出现不同程度的数据缺失情况。

3 雷达设备测风准确性分析

为评估雷达测风的准确性，采用将其测风数据与同期参考测风塔数据进行相关性、平均风速、风向对比分析。

3.1 相关性分析

相关性可以衡量2个测风设备所测数据的相关密切程度，相关性越高表明这2个设备所测数据的时间序列变化趋势越相对一致。本研究中采用线性回归方法对传统测风塔与雷达设备所测量风速进行相关性分析，通过相关性系数R值判定相关性的好坏程度。评估中R的使用标准如表2所示。

表2 相关性系数R值与相关质量标准

测风塔与各测风雷达之间的风速相关性统计如图4所示。图4散点图中，横坐标、纵坐标分别为各雷达设备、测风塔所测量风速。由图4可以看出，测风塔各高度层与各雷达设备在修正后的高度层上数据相关性系数R值均在0.8以上，测风塔100 m与各雷达130/140 m高度层R值均在0.9以上，相关性很好。

3.2 平均风速对比分析

各雷达设备与测风塔进行风速对比偏差均在5%以内，同时发现随着高度的增加，偏差值呈增大趋势。造成风速偏差的原因主要有：测风塔与雷达设备间有一定距离，下垫面地形地貌不同，粗糙度不同影响风速的能力不同；与雷达本身测量原理有关，测量高度越高，探测圆半径越大，尤其复杂山地情况下测量体内流体不均匀，合成风速误差较大。激光雷达较于声雷达偏差略大。主要由于现场多阴雨、云雾天气，激光雷达设备发射的光信号需要借助空气中气溶胶粒子回收反射信号，而空气湿度较大使气溶胶粒子较多，影响到信号的反射过程。

3.3 不同设备的风向对比分析

从图5中可以看出各设备的风向玫瑰图基本一致，说明各设备对风向的测量比较准确。分析主要原因为测风塔与各雷达设备在风向100 m/140(130)m测量高度上其有效数据完整率总体较高，分别为测风塔97.2%、雷达-1为92.6%、雷达-2为90.2%、雷达-3为88.2%、雷达-4为87.4%。有效数据完整率较高，在后期数据插补处理时引入的不确定性和误差相对也会较小。

4 结 论

本研究通过测风雷达与参考测风塔同期观测进行对比试验，从有效数据完整率、相关性、平均风速、风向4个方面对各测风设备数据进行了对比分析，得到以下结论：

(1) 南方复杂山地受地形、地貌、多雨、多雾等因素影响，雷达测风完整率相较于传统测风塔较低，不能达到90%，不满足资源评估完整率要求。因此在南方复杂山地，雷达不能取代传统测风塔进行单独观测而用于资源的精确评估，应与传统测风塔进行配合开展测风工作。

(2) 雷达测风与传统测风塔测风成果之间相关性好，在测风塔100 m以上高度，相关性在0.9以上，因此可以将雷达测风作为传统测风塔的辅助测风手段，利用其相关性，在传统测风塔缺失数据插补、风电场高层切变探明、风险机位点排查等方面发挥其优势。

(3) 本试验中雷达设备与测风塔测量平均风速偏差虽在5%范围内，但是偏差值对项目产能测算已有较大影响，单从风速偏差角度来看，直接利用雷达数据进行项目产能测算可能导致较大偏差，会影响到项目经济性的评估效果。

(4) 在风向观测方面，雷达设备与传统测风塔观测成果趋于一致，在传统测风塔风向数据缺失时，可考虑引入雷达数据进行插补修正。

(5) 南方地区多雨、多雾、湿度大，根据雷达的测量原理，激光雷达适应性较差，虽其精小灵便，更便于山地搬运，但从测量准确度角度来看，应优先选用声雷达设备，同时应尽可能排除现场噪声干扰。